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F5-TTS-ONNX

Run F5-TTS using ONNX Runtime for efficient and flexible text-to-speech processing.

Updates

• 2024/12/22 Update: The code has been updated to support the latest version of SWivid/F5-TTS, enabling successful export to ONNX format.
  If you encountered errors with previous versions, please download the latest code and try again.
• The latest version accepts audio in int16 format (short) and also outputs in int16 format. The previous version supported the float format, but it is no longer supported in the current Inference.py.

Features

1. AMD GPU + Windows OS:

   • Easy solution using ONNX-DirectML for AMD GPUs on Windows.
   • Install ONNX Runtime DirectML:

     pip install onnxruntime-directml --upgrade
     

2. Simple GUI Version:

   • Try the easy-to-use GUI version:
     F5-TTS-ONNX GUI

3. NVIDIA TensorRT Support:

   • For NVIDIA GPU optimization with TensorRT, visit:
     F5-TTS-TRT

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  Project Overview

F5-TTS-ONNX

通过 ONNX Runtime 运行 F5-TTS，实现高效灵活的文本转语音处理。

更新

• 2024/12/22 更新：代码已更新以支持最新版本的 SWivid/F5-TTS，成功导出为 ONNX 格式。
  如果您之前遇到错误，请下载最新代码并重试。
• 最新版本接收的音频格式为 int16（short），输出也是 int16 格式。上一版本支持 float 格式，但在当前的 Inference.py 中已不再支持。

功能

1. AMD GPU + Windows 操作系统：

   • 针对 AMD GPU 的简单解决方案，通过 ONNX-DirectML 在 Windows 上运行。
   • 安装 ONNX Runtime DirectML：

     pip install onnxruntime-directml --upgrade
     

2. 简单的图形界面版本：

   • 体验简单易用的图形界面版本：
     F5-TTS-ONNX GUI

3. 支持 NVIDIA TensorRT：

   • 针对 NVIDIA GPU 的 TensorRT 优化，请访问：
     F5-TTS-TRT

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